deepspeed使用配置json文件来启用、禁用或配置deepspeed的功能时,需要配置的一些参数的具体情况。 在配置文件中可以配置: 优化器状态切分(zero stage1) 优化器状态+梯度切分(zero stage 2) 优化器状态+梯度+参数切分(zero stage 3) 混合精度训练 zero-offload to cpu or nvme 批量大小相关参数 优化器相关参数 调度...
ZeRO-1 Optimizer States分布到不同的GPU ZeRO-2 Optimizer States、Gradient分布到不同的GPU ZeRO-2 Optimizer States、Gradient、Model Parameter分布到不同的GPU 由于显卡之间的数据通信耗时,一般是将数据批量(bucket)传输。因此,本质上参数调节的就是通信带宽和 bucket(桶)大小的权衡 ZeRO-2 ZeRO-2的典型配置 { ...
ZeRO(Zero Redundancy Optimizer)是一种去除冗余的分布式数据并行(Data Parallel)方案,分为Stage 1, Stage 2, Stage 3,而Deepspeed就是论文中ZeRO方法的Microsoft官方的工程实现。 ZeRO-Offload为解决由于ZeRO而增加通信数据量的问题,提出将GPU转移到CPU ZeRO-Infinity同样是进行offload,ZeRO-Offload更侧重单卡场景,而ZeR...
在 32 个 GPU 上,ZeRO-Offload 的性能,略高于 ZeRO-2; 性能提升来源于 ZeRO-Offload 节省的 GPU 显存,可以在更大 batch 下,训练了模型,尽管存在拷贝至 CPU 的开销,GPU 计算效率仍然可以提高。在有更多的 GPU(例如 64 和 128)的情况下,ZeRO-2 的性能,优于 ZeRO-Offload,两者都可以运行类似大小的batch,Ze...
合理配置ZeRO:根据模型大小和硬件资源,合理配置ZeRO的级别(如ZeRO-1、ZeRO-2等),以达到最佳的训练效果。 启用混合精度训练:DeepSpeed支持混合精度训练,可以在不牺牲精度的前提下,显著减少内存占用和训练时间。 结语 DeepSpeed作为一款功能强大的深度学习训练优化库,为超大规模模型的训练提供了前所未有的便利和效率。随着...
配置文件中需关注zero-0、zero-1、zero-2、zero-3、offload、zero infinity等配置参数，以及混合精度训练、批量大小、优化器和调度器参数等。设置auto参数以利用默认配置中的优化值。3. **模型训练 初始化分布式环境、分布式数据并行、混合精度训练设置等，调用deepspeed.initialize()方法启动训练引擎。在...
Reminder I have read the README and searched the existing issues. Reproduction deepspeed --include localhost:4,5,6,7 --master_port 14267 ../src/train_bash.py --deepspeed ../deepspeed/zero3.json --stage sft --do_predict --adapter_name_or_...
ZeRo-infinity是在Zero3基础上，将部分参数卸载至nvme，以进一步减少GPU内存压力。实践应用中，使用Zero3限制参数量，训练Lora、15b Starcoderbase等模型，结合数据并行、多个epoch与batchsize调整，虽然会降低训练速度，但能有效管理内存，实现更高效的训练。Deepspeed通过灵活的参数配置与优化技术，为模型训练...
2.2 配置 DeepSpeed 创建一个配置文件deepspeed_config.json,它将定义 DeepSpeed 的具体参数。例如: {"train_batch_size":32,"gradient_accumulation_steps":1,"fp16":{"enabled":true},"zero_optimization":{"stage":2}} 1. 2. 3. 4. 5. 6. ...